PriorityQueue源码解析
PriorityQueue
优先级队列:默认每次取出权值最小的元素,元素的大小评判可以通过元素自身的自然顺序,也可以在构造时传入比较器进行定义顺序规则。
用法
//不传比较器 PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); pq.add(3); pq.add(4); pq.add(1); pq.add(2); //输出顺序 1 2 3 4 //使用比较器 PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> b-a); pq.add(3); pq.add(4); pq.add(1); pq.add(2); //输出顺序 4 3 2 1
概述
底层通过堆实现,具体是使用完全二叉树实现的小顶堆。所以可以通过数组来作为底层实现
对于任意一个下标i,在不溢出的前提下
-
lson = i * 2 + 1
-
rson = i * 2 + 2
-
parent = (i-1) / 2
时间复杂度
由于使用了堆这种数据结构,在添加元素和删除元素时需要调整堆,所以添加删除操作的时间复杂度都是O(longN),peek和element方法是常数时间。
插入的时候插入队尾,然后调整堆
删除操作的时候将堆顶和队尾元素交换,然后删除队尾,然后调整堆
堆排序源码
堆排序其实就两个操作,首先是建堆,其次是排序
private void heapSort(int[] nums, int n) { //建堆 for(int i = (n-1) / 2; i >=0; i--){ heapify(nums, n, i); } //排序 for(int i = n - 1; i >= 0; i--){ swap(nums, 0, i); heapify(nums, i, 0); } } private void heapify(int[] nums, int n, int i) { int largest = i; int lson = i*2+1; int rson = i*2+2; if(lson < n && nums[lson] > nums[largest]){ largest = lson; } if(rson < n && nums[rson] > nums[largest]){ largest = rson; } if(largest!=i) { swap(nums, i, largest); heapify(nums, n, largest); } }
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现
· 25岁的心里话